Modeling of stem taper model with mixed effects approach for oriental spruce
Author(s) -
Ramazan Özçelík,
Ahmet Sarıtaş,
Manuel Arias-Rodil
Publication year - 2017
Publication title -
turkish journal of forestry | türkiye ormancılık dergisi
Language(s) - Turkish
Resource type - Journals
ISSN - 2149-3898
DOI - 10.18182/tjf.302073
Subject(s) - calibration , mathematics , tree (set theory) , statistics , autocorrelation , mixed model , picea abies , random effects model , volume (thermodynamics) , covariance , ecology , biology , physics , medicine , mathematical analysis , meta analysis , quantum mechanics
Dogu ladini (Picea orientalis L.) ulkemizin onemli agac turlerinden birisidir. Bu nedenle, ladin ormanlarinin bugun ve gelecege donuk yonetim ve planlama stratejilerinin gelistirilmesinde, turun buyume ve hasilatina iliskin bilgilere ihtiyac duyulmaktadir. Ormanlarin buyume ve hasilatina iliskin tahminlerde kullanilan en onemli yapi taslarindan birisi, agac hacim tahminleridir. Govde capi denklemleri, bir agaca iliskin toplam ve ticari hacim tahminlerinde en guvenilir ve dogru yaklasimlardan biri olarak kabul edilmektedir. Bu calismada, Ardahan-Posof Yoresi dogu ladini mescerelerinden elde edilen 170 agac kullanilarak dogrusal olmayan karisik etkili modelleme (NLME) yaklasimi ile govde capi modeli gelistirilmistir. Karisik etkili modelleme, bir agacin kendi icinde ve agaclar arasinda govde formu acisindan degisimin hesaplanmasina imkân saglamaktadir. Calismanin birinci asamasinda, oncelikle hangi parametrelerin tesadufi etkili parametrelerle genisletilmesi gerektiginin ortaya konmasi icin modelin bir ve iki parametresine tesadufi parametreler eklenerek olasi tum kombinasyonlar test edilmistir. Modele tesadufi etkili parametrelerin eklenmesi ayni agac icin elde edilen hatalar arasinda var olan korelasyonun hesaplanmasi icin yeterli olmamis, hata terimine iliskin varyans-kovaryans matrisi birinci derece otoregresif hata yapisi AR(1) ile modellenmistir. Karisik etkili modele AR(1)’in eklenmesi ile hatalar arasindaki otokorelasyonun tamaminin uzaklastirilmasi mumkun olmustur. Ikinci asamada, govde uzerinde farkli noktalarda olculen cap degerleri kullanilarak kalibrasyon sonuclari degerlendirilmistir. Secilen karisik etkili model, hem model gelistirme hem de kalibrasyon icin en iyi sonuclari uretmistir. Genel olarak, kalibrasyon icin toplam boyun %40-80 arasinda olculen ekstra caplarin govde capi modelinin tahmin performansini arttirdigi gozlenmistir. Sonuc olarak model kalibrasyonu, karisik etkili model seciminde onemli bir kriter olarak goz onunde bulundurulmalidir.
Accelerating Research
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom
Address
John Eccles HouseRobert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom